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title: "주식시장 동향 리포트"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: columns
theme: lumen
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---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(readr)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(plotly)
# library(leaflet)
# library(httr)
# library(jsonlite)
## 데이터 불러 오기
krx_idx <- read.csv("KRX.csv", fileEncoding = "euc-kr") # 각 컬럼을 날짜형식으로 바꿔주자.
KOSDAQ_idx <- read.csv("KOSDAQ.csv", fileEncoding = "euc-kr") # 각 컬럼을 날짜형식으로 바꿔주자.
KOSPI_idx <- read.csv("KOSPI.csv", fileEncoding = "euc-kr")
```
KRX
=======================================================================
Inputs {.sidebar}
-------------------------------------
한국거래소(韓國去來所, Korea Exchange, KRX)는 증권 및 파생상품 등의 공정한 가격 형성과 원활한 매매 및 효율적 시장관리를 목적으로 설립된 기관이다. 한국거래소는 2005년 1월 27일, 기존의 한국증권거래소, 한국선물거래소, 코스닥증권시장, 코스닥위원회 등 4개 기관이 통합되어 설립된 주식회사이며 본사 사옥은 부산광역시 남구 문현금융로 40(문현동, 부산국제금융센터)에 위치하고 있다.
Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------
### KRX 주요주가 지수
```{r}
## KRX ----
# KRX 데이터를 sample_set에 할당
sample_set <- krx_idx
# sample_set의 열을 행으로 가져온 후, krx_idx_2 에 할당
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
# krx_idx_2의 행을 krx_idx_2의 열로 지정
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[1,]
# krx_idx_2의 행을 뺀 것으로 krx_idx_2에 할당
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-1,]
# krx_idx_2에 "Date"라는 컬럼을 추가, 이 컬럼은 krx_idx_2의 행의 이름과 krx_idx_2가 합쳐진 것
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
# krx_idx_2의 행이름을 NULL로 지정
rownames(krx_idx_2) <- NULL
# krx_idx_2 에 krx_idx_2를 tibble 화 시킨 후 할당
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2에 krx_idx_2에서 2~5번째 열을 제거 한 후 할당
krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
# date_month라는 변수에 krx_idx_2의 Date 라는 컬럼에거 문자열 "X"와 '..'을 제거하고 '-'를 삽입 후 할당
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
# date_month 에 date_month 에서 '-01' 문자열과 붙여준 후 할당
date_month <- paste0(date_month, "-01")
# date_month 에 data_month 를 날짜형식으로 바꾼 후 할당
date_month <- date_month %>%
ymd()
# krx_idx_2의 Date 컬럼을 date_month 로 변경
krx_idx_2$Date <- date_month
# krx_idx_2의 첫번째 열을 제거하고, sapply함수를 이용해 krx_idx_2
# sapply는 결괏값이 한 개인 경우 백터. 함수 결괏값이 같은 길이의 백터라면 행렬. 그 밖의 경우에는 리스트로 반환한다.
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 에서 NA 값이 없는 데이터만 모아서 할당.
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
drop_na()
# krx_idx_2 를 sample_df_22 에 할당
sample_df_22 <- krx_idx_2
# sample_df_22에 sample_df_22에서 "종목"을 정렬 기준으로, "주가"를 값 기준으로 정하고, 나열된 종목을 값과 매치시켜 sample_df_22에 할당.
# 날짜별로 정렬
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
`KRX 자동차`, `KRX 반도체`, `KRX 헬스케어`, `KRX 은행`,
`KRX 에너지화학`, `KRX 철강`, `KRX 방송통신`, `KRX 건설` ,`KRX 증권` ,`KRX 기계장비`, `KRX 보험`, `KRX 운송`,
`KRX 경기소비재`, `KRX 필수소비재`, `KRX IT소프트웨어`, `KRX IT하드웨어`, `KRX 유틸리티`) %>%
arrange(Date)
# sample_df_22의 종목을 팩터화 시켜서 다시 sample_df_22의 종목에 할당
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
# sample_df_22에 sample_df_22 에서 새 컬럼 'year'과 'month'를 생정 후 할당. 이것들은 sample_df_df_22 의 Date에서 연과 월말 추출한 것.
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
# sample_df_22_barplot 에 sample_df_22에서 연도와 종목을 기준으로 주가 평균을 구해 할당.
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
# sample_df_22_barplt 에서 x축을 연도로, y축을 주가평균으로, 범주와 컬러는 종목으로 그래프한 값을 sample_df_22_barplot 할당.
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
# sample_df_22의 데이터로 ggplot에서 x를 Date, y를 주가, group을 종목, colur을 종목으로 지정한 후 asdf에 할당.
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
코스닥
=======================================================================
Inputs {.sidebar}
-------------------------------------
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### A) KOSDAQ, KOSDAQ 150, KOSDAQ IT
```{r}
## 코스닥 시리즈 1~3 ----
# sample_set 에 KOSDAQ_idx의 1~3행을 할당.
sample_set <- KOSDAQ_idx[1:3,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[1,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
KOSDAQ, `KOSDAQ 150`, `KOSDAQ IT`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### KOSDAQ 기업부별 차트
```{r}
## 코스닥 시리즈 4~7 ----
sample_set <- KOSDAQ_idx[4:7,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[2,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
`KOSDAQ 우량기업부`, `KOSDAQ 벤처기업부`, `KOSDAQ 중견기업부`, `KOSDAQ 기술성장기업부`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
### KOSDAQ 규모별 차트
```{r}
## 코스닥 시리즈 8~10 ----
sample_set <- KOSDAQ_idx[8:10,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[2,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
# drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
`코스닥 대형주`, `코스닥 중형주`, `코스닥 소형주`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
코스피
=======================================================================
Inputs {.sidebar}
-------------------------------------
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### KOSPI, 200, 100, 50, V-KOSPI 200
```{r}
## 코스피 시리즈 1~5 ----
sample_set <- KOSPI_idx[1:5,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[1,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
KOSPI, `KOSPI 200`, `V-KOSPI 200`, `KOSPI 100`, `KOSPI 50`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균,group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
### KOSPI 규모별
```{r}
## 코스피 시리즈 6~8 ----
sample_set <- KOSPI_idx[6:8,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[2,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
대형주, 중형주, 소형주) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### B
```{r}
## 코스피 시리즈 9~13 ----
sample_set <- krx_idx[9:13,1:7]
sample_set <- KOSPI_idx[9:13,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[1,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
# drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
`F-KOSPI 200`, `F-KOSPI 200 인버스지수`, `KOSPI 200 레버리지지수`, `KOSPI 200 커버드콜 지수`, `KOSPI 200 프로텍티브풋 지수`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
### KOSPI 200, 100, 50
```{r}
## 코스피 시리즈 14~16 ----
sample_set <- KOSPI_idx[14:16,]
krx_idx_2 <- sample_set %>%
t()
colnames(krx_idx_2) <- krx_idx_2[2,]
krx_idx_2 <- krx_idx_2[-c(1:2),]
krx_idx_2 <- cbind("Date" = rownames(krx_idx_2),krx_idx_2)
rownames(krx_idx_2) <- NULL
krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2[,-c(2:5)]
date_month <- krx_idx_2$Date %>%
str_remove_all("X") %>%
str_replace_all("\\.\\.","-")
date_month <- paste0(date_month, "-01")
date_month <- date_month %>%
ymd()
krx_idx_2$Date <- date_month
krx_idx_2[,-1] <- sapply(krx_idx_2[,-1], as.numeric) %>%
as_tibble()
# krx_idx_2 <- krx_idx_2 %>%
# drop_na()
sample_df_22 <- krx_idx_2
sample_df_22 <- gather(data = sample_df_22, key="종목",value= "주가",
`KOSPI 200`, `KOSPI 100`, `KOSPI 50`) %>%
arrange(Date)
sample_df_22$종목 <- as_factor(sample_df_22$종목)
#### ggplot 전처리
sample_df_22 <- sample_df_22 %>%
mutate(year = year(Date),
month = month(Date))
sample_df_22_barplot <- sample_df_22 %>%
group_by(year, 종목) %>%
summarise(주가평균 = mean(주가))
##
sample_df_22_barplot %>%
ggplot(aes( x = year, y = 주가평균, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
asdf <- sample_df_22 %>%
ggplot(aes( x = Date, y = 주가, group = 종목, colour = 종목)) +
theme_bw() +
geom_line()
ggplotly(asdf)
```
Reference & Guide
=======================================================================
- [Guide document](https://rpubs.com/Ryukyungjun/591469)
- [국가통계 포털](http://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?menuId=M_01_01&vwcd=MT_ZTITLE&parmTabId=M_01_01)
